AMOS 7.0快速指南：结构方程模型（SEM）实战

"这篇文档是阮敬博士关于结构方程模型(SEM)使用的一个教程，特别是使用AMOS 7.0软件进行建模的过程。它以满意度为例，旨在帮助非专业人士快速理解和应用SEM。文档涵盖了模型设定的基本概念、模型表示、分类、识别，以及结构方程模型的求解方法和模型拟合评估。此外，还详细介绍了如何在AMOS中实现结构方程建模的步骤。" 结构方程模型(SEM)是一种统计分析方法，用于探索变量间复杂的因果关系，尤其适合处理潜变量和显变量之间的关系。在SEM中，模型设定是一个关键步骤，包括定义潜变量、显变量和它们之间的关系。AMOS是一款强大的SEM分析软件，提供了直观的图形用户界面，使得模型构建和参数估计变得更加容易。 在描述中提到的满意度模型，通常涉及到多个影响满意度的因素，比如产品性能、服务质量、价格等。这些因素可能作为潜变量，通过观测变量（如客户评价、回购意愿等）来间接测量。在AMOS中，可以建立这样的模型，并通过估计参数来量化各因素对满意度的影响。 模型的表示通常采用路径图，其中箭头表示因果关系，圆圈代表变量，双线表示潜变量。模型分类包括测量模型和结构模型，前者定义潜变量和观测变量的关系，后者描述潜变量之间的关系。模型识别是指确保模型有足够多的观测数据来估计所有参数，避免过拟合或欠拟合。 模型参数估计是求解模型的关键，AMOS支持多种估计方法，如最大似然法、普通最小二乘法等。模型拟合与评价则通过各种统计指标（如χ²统计量、RMSEA、CFI、TLI等）来评估模型对数据的适应性，以判断模型是否合理。 在AMOS中实现SEM建模，用户需要绘制路径图，设置参数，然后运行分析。分析结果会显示参数估计值、标准误差和显著性测试，以及模型拟合度指标。通过这些信息，研究者可以调整模型，直至获得满意的拟合度。 这篇文档对于初次接触SEM和AMOS的读者来说是一份宝贵的指南，它深入浅出地解释了SEM的基本概念和操作流程，有助于读者快速掌握这一复杂统计方法的应用。